Water Resources Research | CHASE v1.0：中国网格化天然径流估算数据集 1.0版

文章介绍了CHASE v1.0数据集，用于重建中国1千米网格日尺度天然径流（1962-2024年）。背景是水文站实测流量受人类活动干扰，无法反映天然状态。研究目的是构建排除人为影响的气候驱动天然径流基准，以区分气候变化与人类活动对径流的作用。方法上，首先利用机器学习（随机森林）将1225个水文站数据转换为1千米网格水文特征（平均径流深和基流指数），R²分别达0.91和0.80。其次，用这些特征校准全耦合陆面-水文-水动力模型CLHMSv2，并引入1D/2D混合水动力求解河湖网络。验证结果表明，月尺度NSE中位数0.77，优于前代产品CNRD v1.0（0.54），且五大湖泊水位模拟相关性多超0.8。结论是CHASE v1.0实现了高分辨率、密集站点约束和更完整过程表达，为水资源评估、气候变化影响研究及极端水文事件分析提供了可靠天然基准，但需注意小流域、高寒区及强人类活动区域的适用性。